假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

AI 技术正在引领科技创新浪潮，随着 ChatGPT 和 Midjourney 的走红，AIGC 技术正在世界范围内掀起一股 AI 技术浪潮。开源领域也涌现了许多类似模型，如 FastGPT、Moss、Stable Diffusion 等。这些模型展现出的惊人效果吸引企业和开发者们投身其中，但是复杂繁琐的部署方式成为了拦路虎。阿里云 ASK 提供 Serverless 化的容器服务，用户无需关心资源及环境配置，可以帮助开发者们零门槛快速部署 AI 模型。本文以开源的 FastChat 为例，详细展示如何在 ASK 中快速搭建一个私人代码助理。

效果预览

Cursor + GPT-4 的代码生成是不是觉得很智能，我们通过 FastChat + VSCode 插件也能做到一样的效果！

快速生成一个 Golang Hello World

地址：https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/gif/11431/1682574183392-11e16131-3dae-4969-a0d1-79a0a9eefb01.gif

快速生成一个 Kubernetes Deployment

地址：https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/gif/11431/1682574192825-7a1d3c76-025d-45db-bea1-4ca5dd885520.gif

背景介绍

ASK(Alibaba Serverless Kubernetes)是阿里云容器服务团队提供的一款面向 Serverless 场景的容器产品。用户可以使用 Kubernetes API 直接创建 Workload，免去节点运维烦恼。ASK 作为容器 Serverless 平台，具有免运维、弹性扩容、兼容 K8s 社区、强隔离四大特性。

假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理

大规模 AI 应用训练和部署主要面临以下挑战。

GPU 资源受限且训练成本较高

大规模 AI 应用在训练及推理时都需要使用 GPU，但是很多开发者缺少 GPU 资源。单独购买 GPU 卡，或者购买 ECS 实例都需要较高成本。

资源异构

并行训练时需要大量的 GPU 资源，这些 GPU 往往是不同系列的。不同 GPU 支持的 CUDA 版本不同，且跟内核版本、nvidia-container-cli 版本相互绑定，开发者需要关注底层资源，为 AI 应用开发增加了许多难度。

镜像加载慢

AI 类应用镜像经常有几十 GB，下载往往需要几十分钟甚至数小时。

针对上述问题，ASK 提供了完美的解决方案。在 ASK 中可以通过 Kubernetes Workload 十分方便的使用 GPU 资源，无需其前置准备使用，用完即可立即释放，使用成本低。ASK 屏蔽了底层资源，用户无需关心 GPU、CUDA 版本等等的依赖问题，只需关心 AI 应用的自身逻辑即可。同时，ASK 默认就提供了镜像缓存能力，当 Pod 第 2 次创建时可以秒级启动。

部署流程

1. 前提条件

已创建 ASK 集群。具体操作，请参见创建 ASK 集群[1]。
下载 llama-7b 模型并上传到 OSS 。具体操作，请参见本文附录部分。

2. 使用 Kubectl 创建

替换 yaml 文件中变量

${your-ak} 您的 AK

${your-sk} 您的 SK

${oss-endpoint-url} OSS 的 enpoint

${llama-oss-path} 替换为存放 llama-7b 模型的地址（路径末尾不需要/），如 oss://xxxx/llama-7b-hf

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: oss-secret
type: Opaque
stringData:
  .ossutilconfig: |
    [Credentials]
    language=ch
    accessKeyID=${your-ak}
    accessKeySecret=${your-sk}
    endpoint=${oss-endpoint-url}
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: fastchat
  name: fastchat
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: fastchat
  strategy:
    rollingUpdate:
      maxSurge: 100%
      maxUnavailable: 100%
    type: RollingUpdate
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fastchat
        alibabacloud.com/eci: "true" 
      annotations:
        k8s.aliyun.com/eci-use-specs: ecs.gn6e-c12g1.3xlarge
    spec:
      volumes:
      - name: data
        emptyDir: {}
      - name: oss-volume
        secret:
          secretName: oss-secret
      dnsPolicy: Default
      initContainers:
      - name: llama-7b
        image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/ossutil:v1
        volumeMounts:
          - name: data
            mountPath: /data
          - name: oss-volume
            mountPath: /root/
            readOnly: true
        command: 
        - sh
        - -c
        - ossutil cp -r ${llama-oss-path} /data/
        resources:
          limits:
            ephemeral-storage: 50Gi
      containers:
      - command:
        - sh
        - -c 
        - "/root/webui.sh"
        image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/fastchat:v1.0.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: fastchat
        ports:
        - containerPort: 7860
          protocol: TCP
        - containerPort: 8000
          protocol: TCP
        readinessProbe:
          failureThreshold: 3
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 10
          successThreshold: 1
          tcpSocket:
            port: 7860
          timeoutSeconds: 1
        resources:
          requests:
            cpu: "4"
            memory: 8Gi
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            ephemeral-storage: 100Gi
        volumeMounts:
        - mountPath: /data
          name: data
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
  name: fastchat
  namespace: default
spec:
  externalTrafficPolicy: Local
  ports:
  - port: 7860
    protocol: TCP
    targetPort: 7860
    name: web
  - port: 8000
    protocol: TCP
    targetPort: 8000
    name: api
  selector:
    app: fastchat
  type: LoadBalancer

3. 等待 FastChat Ready

等待 pod ready 后，在浏览器中访问 http://${externa-ip}:7860

启动后需要下载 vicuna-7b 模型，模型大小约 13GB

下载模型时间大概耗时约 20 分钟左右，如果提前做好磁盘快照，通过磁盘快照创建磁盘并挂载到 pod，就是秒级生效

kubectl get po |grep fastchat

# NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# fastchat-69ff78cf46-tpbvp   1/1     Running   0          20m

kubectl get svc fastchat
# NAME       TYPE           CLUSTER-IP        EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
# fastchat   LoadBalancer   192.168.230.108   xxx.xx.x.xxx   7860:31444/TCP   22m

效果展示

Case 1：通过控制台使用 FastChat

在浏览器中访问 http://${externa-ip}:7860，可以直接测试聊天功能。比如使用自然语言让 FastChat 写一段代码。

输入：基于 Nginx 镜像编写 Kubernetes Deployment Yaml 文件

FastChat 输出如下图所示。

假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理

Case 2：通过 API 使用 FastChat

FastChat API 监听在 8000 端口，如下所示，通过 curl 发起一个 API 调用，然后返回结果。

curl 命令

kubectl get po |grep fastchat

# NAME                        READY   STATUS    RESTARTS   AGE
# fastchat-69ff78cf46-tpbvp   1/1     Running   0          20m

kubectl get svc fastchat
# NAME       TYPE           CLUSTER-IP        EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
# fastchat   LoadBalancer   192.168.230.108   xxx.xx.x.xxx   7860:31444/TCP   22m

输出结果

{"id":"3xqtJcXSLnBomSWocuLW2b","object":"chat.completion","created":1682574393,"choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"下面是使用 Go 语言生成 \"Hello, World!\" 的代码：\n```go\npackage main\n\nimport \"fmt\"\n\nfunc main() {\n    fmt.Println(\"Hello, World!\")\n}\n```\n运行该代码后，会输出 \"Hello, World!\"。"},"finish_reason":"stop"}],"usage":null}

Case 3: VSCode 插件

既然有了 API 接口，在 IDE 中怎么快速集成这个能力呢。你是不是想到了 Copilot、Cursor、Tabnine ，那咱们就通过 VSCode 插件集成一下 FastChat 看看吧。VSCode 插件几个核心文件：src/extension.ts、package.json 和 tsconfig.json

假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理

这三个文件的内容分别如下：

src/extension.ts

import * as vscode from 'vscode';
import axios from 'axios';

import { ExtensionContext, commands, window } from "vscode";
const editor = window.activeTextEditor
export function activate(context: vscode.ExtensionContext) {
    let fastchat = async () => {
        vscode.window.showInputBox({ prompt: '请输入代码提示语' }).then((inputValue) => {
            if (!inputValue) {
                return;
            }

            vscode.window.withProgress({
                location: vscode.ProgressLocation.Notification,
                title: '正在请求...',
                cancellable: false
            }, (progress, token) => {
                return axios.post('http://example.com:8000/v1/chat/completions', {
                    model: 'vicuna-7b-v1.1',
                    messages: [{ role: 'user', content: inputValue }]
                }, {
                    headers: {
                        'Content-Type': 'application/json'
                    }
                }).then((response) => {
                    // const content = JSON.stringify(response.data);
                    const content = response.data.choices[0].message.content;
                    console.log(response.data)
                    const regex = /```.*\n([\s\S]*?)```/
                    const matches = content.match(regex)
                    if (matches && matches.length > 1) {
                        editor?.edit(editBuilder => {
                            let position = editor.selection.active;
                            position && editBuilder.insert(position, matches[1].trim())
                        })
                    }
                }).catch((error) => {
                    console.log(error);
                });
            });
        });

    }
    let command = commands.registerCommand(
        "fastchat",
        fastchat
    )
    context.subscriptions.push(command)
}

package.json

{
    "name": "fastchat",
    "version": "1.0.0",
    "publisher": "yourname",
    "engines": {
        "vscode": "^1.0.0"
    },
    "categories": [
        "Other"
    ],
    "activationEvents": [
        "onCommand:fastchat"
    ],
    "main": "./dist/extension.js",
    "contributes": {
        "commands": [
            {
                "command": "fastchat",
                "title": "fastchat code generator"
            }
        ]
    },
    "devDependencies": {
        "@types/node": "^18.16.1",
        "@types/vscode": "^1.77.0",
        "axios": "^1.3.6",
        "typescript": "^5.0.4"
    }
}

tsconfig.json

{
    "compilerOptions": {
      "target": "ES2018",
      "module": "commonjs",
      "outDir": "./dist",
      "strict": true,
      "esModuleInterop": true,
      "resolveJsonModule": true,
      "declaration": true
    },
    "include": ["src/**/*"],
    "exclude": ["node_modules", "**/*.test.ts"]
  }

好，插件开发完咱们就看一下效果。

快速生成一个 Golang Hello World

地址：https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/gif/11431/1682574183392-11e16131-3dae-4969-a0d1-79a0a9eefb01.gif

快速生成一个 Kubernetes Deployment

地址：https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2023/gif/11431/1682574192825-7a1d3c76-025d-45db-bea1-4ca5dd885520.gif

总结

ASK 作为容器 Serverless 平台，具有免运维、弹性扩缩容、屏蔽异构资源、镜像加速等能力，非常适合 AI 大模型部署场景，欢迎试用。

附录：

1. 下载 llama-7b 模型

模型地址：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf/tree/main

# 如果使用的是阿里云 ECS，需要运行如下命令安装 git-lfs
# yum install git-lfs

git clone https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf
git lfs install
git lfs pull

2. 上传到 OSS

可参考文档：https://help.aliyun.com/document_detail/195960.html

参考文档：

[1] 创建 ASK 集群

https://help.aliyun.com/document_detail/86377.htm?spm=a2c4g.186945.0.0.61eb3e0694K2ej#task-e3c-311-ydb

[2] ASK 概述

https://help.aliyun.com/document_detail/86366.html?spm=a2c4g.750001.0.i1

作者：子白、冬岛

原文链接

本文为阿里云原创内容，未经允许不得转载。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-490231.html

到了这里，关于假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

假期充电，用阿里云 Serverless K8s + AIGC 搭建私人代码助理

效果预览

背景介绍

部署流程

1. 前提条件

2. 使用 Kubectl 创建

3. 等待 FastChat Ready

效果展示

Case 1：通过控制台使用 FastChat

Case 2：通过 API 使用 FastChat

Case 3: VSCode 插件

总结

附录：

参考文档：

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

微信扫一扫打赏

支付宝扫一扫领取红包，优惠每天领

二维码1

二维码2